Big Data
Unter den Begriff „Big Data“ fallen alle Datensammlungen, welche nicht mit gängigen Datenverarbeitungsmethoden ausgewertet werden können. Das kommt zum einen durch die umfangreiche Masse an Daten und der Komplexität, wie auch durch die ständigen Änderungen. Big Data bezieht sich aber nicht nur auf die Daten, sondern auch auf deren Analyse.
Umfang
Da es sich um Big Data, also besonders große Datenmengen handelt, werden spezielle Datenspeicher benötigt, um die Masse an Daten verarbeiten zu können. Mittlerweile ist es schon bald alltäglich, dass Unternehmen ihre Daten in Petabyte speichern und in Terrabyte verarbeiten. Des Weiteren wächst die Datenmenge stetig, dies zeigen Berechnungen aus dem Jahr 2011. Diese zeigten, dass sich die Datenmenge alle 2 Jahre verdoppelt. Natürlich hängt das, neben der maschinellen Datenerzeugung, mit dem technischen Fortschritt zusammen. Dadurch besteht die Möglichkeit immer mehr Daten zu sammeln und auch abzuspeichern.
Im Normalfall werden die Big Data Technologien auf den zutreffenden Anwendungsbereich zugeschnitten. Hadoop, Mongo DB, Pentaho und Infobright sind dabei die Wichtigsten. Durch diese Technologien wird die Verarbeitung von unzähligen Datensätzen und -einheiten ermöglicht, wie auch der Import und Export von sehr hohen Datenmengen. Mit einer derartigen Technologie gibt es in Bezug auf die Komplexität oder auf die parallel laufenden Abfragen keine Probleme.
Anwendungsbereiche
Wie auch die Technologien der Datensammlung und -verarbeitung, sind auch die Quellen für Big Data sehr vielfältig. Solche Quellen kommen bspw. aus:
- Wettersatelliten
- Technischen Netzwerken
- Geodaten
- Social Media Kanälen
- Medizinischen Testreihen
- Sensordaten
Besonders auch in den Bereichen Wirtschaft, Technologie und Wissenschaft sind Big Data sehr umfangreich. Dabei wird alles beinhaltet: intelligente Energiesteuerung, medizinische Diagnostik, die Auswertung von Webstatistiken und noch vieles mehr. Der Zweck der Datensammlung unterscheidet sich je nach Anwendungsbereich. In der Wirtschaft geht es besonders um gewinnbringende Entwicklungen, welche dem Unternehmen zugunsten kommen. Beim Online-Marketing bieten sie Einblicke in die Eigenschaften und Interessen des potenziellen Kunden.
Vorteile des Big Data im Online-Marketing
Besonders für das Online-Marketing bietet Big Data ein enormes Potenzial. Durch die Datenvielfalt des Internets haben Marketing-Verantwortliche die Möglichkeit eine exakte Analyse der Zielgruppe aufzustellen. Dabei fließen die Interessen und Wünsche der potenziellen Kunden mit ein, welche auf ein individuelles und optimales Angebot ausgerichtet sind. Zu dieser Datenvielfalt des Internets gehören die Seitenaufrufe, Käufe, Inhalte des Warenkorbs, Aktivitäten auf den Social Media Kanälen und noch viel mehr.
Im Marketing geht es darum, die Angebote perfekt auf den Kunden abzustimmen und Kampagnen zu personalisieren, damit der Kunde ein positives Erlebnis hat und letztendlich das angeworbene Produkt kauft. Dafür sind Prognosen über das zukünftige Verhalten der Kunden von besonderer Bedeutung. Somit ist das Ergebnis nicht irgendein unnützes Produkt, sondern ein Produkt, welches auf die Interessen des Kunden angepasst ist und den Kunden auch interessiert.
Die benötigten Daten kann das Online-Marketing über folgende Stellen erlangen:
- Social Media
- Mobile Nutzungsdaten
- Gewinnspiele
- Online Einkäufe
- Besucherverhalten der Websites
- Umfragen
- Anfragen bei Suchmaschinen
- Websitebesuche
Die gesammelten Daten können schließlich für folgende Aktivitäten genutzt werden:
- Gezieltes E-Mail Marketing
- Trendanalysen
- Serviceoptimierung
- Kundenbindung
- Gezielte Nutzung von Unternehmensressourcen
- Nachfrage- und Absatzanalysen
- Cross-Selling Maßnahmen
- Websitegestaltung (z.B. Personalisierung der Website nach Region)
- Angepasste Steuerung von Marketing Kampagnen
Um Big Data im Online-Marketing erfolgreich nutzen zu können, ist die Voraussetzung eine genaue Fragesammlung, welcher der Datensammlung vorausgeht. Es ist nur dann eine gezielte Datensammlung, wenn bekannt ist was ausgewertet werden soll und was das eigentliche Ziel ist. Diese Auswertungen kann mithilfe von Google Analytics durchgeführt werden.
Kritikpunkte
Trotz all der positiven Aspekte ist Big Data nicht fehlerfrei. So stellt man sich häufig die Frage, von wem die Daten erhoben werden und wofür diese genutzt werden sollen. Es kommt wiederholt vor, dass auf private Inhalte zugegriffen wird, ohne dessen Einverständnis. Es ist eine stetige Herausforderung der Unternehmen die wirtschaftlichen Vorteile von Big Data zu nutzen, aber dabei den Datenschutz einzuhalten.
Ein weiterer Kritikpunkt ist die Art der Datenauswertung, welche rein technisch erfolgt. Man sagt, dass die Qualität bei einer technischen Auswertung nicht genügend beachtet werden würde. Eine große Datenmenge kann natürlich nicht mit einer guten Grundlage verglichen werden.
Auch eine gezielte und zweckgerichtete Datensammlung gehört zu Big Data. Dies spart vor allem Kosten der IT-Infrastruktur und vereinfacht die Hinweise an die Nutzer zu Datenverarbeitung.
Um die Daten abzuspeichern, muss jedes Mal auf die Rechtssicherheit, in Betracht auf das deutsche Datenschutzrecht, geachtet werden. Zusätzlich sind die Unternehmen dazu verpflichtet den Verbraucherschutz zu berücksichtigen und eine Datenmanipulation zu verhindern.
